YUVRGB

一、直观感受

根据上面的图片,不难看出:

  • RGB的每个分量,是对当前颜色的一个亮度值
  • Y分量对呈现出清晰的图像有着很大的贡献
  • Cb、Cr分量的内容不太容易识别清楚
  • YUV将亮度信息(Y)与色度信息(UV)分离,没有UV信息一样可以显示完整的图像,只不过是黑白的

二、RGB

RGB是构成多种颜色的三基色(红绿蓝),也称为加成色。

三个分量共同组成一个像素,且每一个分量占8bit,RGB常常用于图像的存储,并且十分简单。

但是在视频领域中,RGB就不那么常见了。我们知道,视频其实是由一张张连续的图片序列组成的,我们假设有一个1080p(1920 * 1080)分辨率、帧率为30帧的视频,如果使用RGB进行存储的话,仅仅一分钟的视频就能达到 ( 1920 * 1080 * 8 * 30 * 60 )bit (约等于27G)。

三、YUV

YUV是编译true-color颜色空间的种类,Y表示明亮度,U和V则是色度、浓度。 YCbCr的Y与YUV中的Y含义一致,Cb和Cr与UV同样都指色彩,Cb指蓝色色度,Cr指红色色度。

YUV 的最大特点是将亮度信息和色彩信息分离,没有了色彩信息依旧可以显示一张完整的黑白图片。

YUV, YCbCr所指涉的范围,常有混淆或重叠的情况。从历史的演变来说,其中YUV通常用来编码电视的模拟信号,而YCbCr则是用来描述数字的影像信号,适合影片与图片压缩以及传输,例如MPEG、JPEG。因此一般俗称的YUV大多是指YCbCr。

  • Y:表示亮度,占8bit(1字节)
  • Cb(U):蓝色色度分量,占8bit(1字节)
  • Cr(V):红色色度分量,占8bit(1字节)

3.1、YUV 采样格式

YUV 图像的主流采样方式有如下三种:

  • 4:4:4表示色度频道没有下采样,即一个Y分量对应着-个U分量和一个V分量
  • 4:2:2表示2:1的水平下采样,没有垂直下采样,即每两个Y分量共用- - 个U分量和一个V分量
  • 4:2:0表示2:1的水平下采样,2:1 的垂直下采样,即每四个Y分量共用一个U分量和一个V分量

下图中黑点表示采样像素点Y分量,空心圆表示采样像素点的UV分量

3.1.1、YUV 4:4:4 采样

YUV 4:4:4 采样,意味着 Y、U、V 三个分量的采样比例相同,因此在生成的图像里,每个像素的三个分量信息完整,都是 8 bit,也就是一个字节。

举个例子 :

假如图像像素为:[Y0 U0 V0]、[Y1 U1 V1]、[Y2 U2 V2]、[Y3 U3 V3]

那么采样的码流为:Y0 U0 V0 Y1 U1 V1 Y2 U2 V2 Y3 U3 V3 

最后映射出的像素点依旧为 [Y0 U0 V0]、[Y1 U1 V1]、[Y2 U2 V2]、[Y3 U3 V3] 

可以看到这种采样方式的图像和 RGB 颜色模型的图像大小是一样,并没有达到节省带宽的目的,当将 RGB 图像转换为 YUV 图像时,也是先转换为 YUV 4:4:4 采样的图像。

3.1.2、YUV 4:2:2 采样

YUV 4:2:2 采样,意味着 UV 分量是 Y 分量采样的一半,Y 分量和 UV 分量按照 2 : 1 的比例采样。如果水平方向有 10 个像素点,那么采样了 10 个 Y 分量,而只采样了 5 个 UV 分量。

 举个例子 :
  
 假如图像像素为:[Y0 U0 V0]、[Y1 U1 V1]、[Y2 U2 V2]、[Y3 U3 V3]

 那么采样的码流为:Y0 U0 Y1 V1 Y2 U2 Y3 V3 

 其中,每采样过一个像素点,都会采样其 Y 分量,而 U、V 分量就会间隔一个采集一个。

 最后映射出的像素点为 [Y0 U0 V1]、[Y1 U0 V1]、[Y2 U2 V3]、[Y3 U2 V3]

采样的码流映射为像素点,还是要满足每个像素点有 Y、U、V 三个分量。但是可以看到,第一和第二像素点公用了 U0、V1 分量,第三和第四个像素点公用了 U2、V3 分量,这样就节省了图像空间。

一张 1280 * 720 大小的图片,在 YUV 4:2:2 采样时的大小为:

(1280 * 720 * 8 + 1280 * 720 * 0.5 * 8 * 2)/ 8 / 1024 / 1024 = 1.76 MB 。

可以看到 YUV 4:2:2 采样的图像比 RGB 模型图像节省了三分之一的存储空间,在传输时占用的带宽也会随之减少。

3.1.3、YUV 4:2:0 采样

YUV 4:2:0 采样,并不是指只采样 U 分量而不采样 V 分量。而是指,在每一行扫描时,只扫描一种色度分量(U 或者 V),和 Y 分量按照 2 : 1 的方式采样。比如,第一行扫描时,YU 按照 2 : 1 的方式采样,那么第二行扫描时,YV 分量按照 2:1 的方式采样。对于每个色度分量来说,它的水平方向和竖直方向的采样和 Y 分量相比都是 2:1 。

假设第一行扫描了 U 分量,第二行扫描了 V 分量,那么需要扫描两行才能够组成完整的 UV 分量。

举个例子 :
 
假设图像像素为:
 
[Y0 U0 V0]、[Y1 U1 V1]、 [Y2 U2 V2]、 [Y3 U3 V3]
[Y5 U5 V5]、[Y6 U6 V6]、 [Y7 U7 V7] 、[Y8 U8 V8]
 
那么采样的码流为:Y0 U0 Y1 Y2 U2 Y3 Y5 V5 Y6 Y7 V7 Y8
 
其中,每采样过一个像素点,都会采样其 Y 分量,而 U、V 分量就会间隔一行按照 2 : 1 进行采样。
 
最后映射出的像素点为:

[Y0 U0 V5]、[Y1 U0 V5]、[Y2 U2 V7]、[Y3 U2 V7]
[Y5 U0 V5]、[Y6 U0 V5]、[Y7 U2 V7]、[Y8 U2 V7]

从映射出的像素点中可以看到,四个 Y 分量是共用了一套 UV 分量,而且是按照 2*2 的小方格的形式分布的,相比 YUV 4:2:2 采样中两个 Y 分量共用一套 UV 分量,这样更能够节省空间。

一张 1280 * 720 大小的图片,在 YUV 4:2:0 采样时的大小为:

(1280 * 720 * 8 + 1280 * 720 * 0.25 * 8 * 2)/ 8 / 1024 / 1024 = 1.32 MB 。

可以看到 YUV 4:2:0 采样的图像比 RGB 模型图像节省了一半的存储空间,因此它也是比较主流的采样方式。

3.2、YUV存储格式

  • Planar(平面)
    • Y、U、V分量分开单独存储(先连续存储所有像素点的 Y 分量,然后存储 U 分量,最后是 V 分量。)
    • 名称通常以字母p结尾
  • Semi-Planar(半平面)
    • Y分量单独存储,U、V分量交错存储
    • 名称通常以字母sp结尾
  • Packed(紧凑)
    • 或者叫Interleaved (交错)
    • Y、U、V分量交错存储

3.3、YUV 格式汇总

根据采样方式和存储格式的不同,就有了多种 YUV 格式。

3.3.1、基于 YUV444 采样的存储格式

下面是4x4 像素的 YUV444 格式采样数据:

行列1234
1Y0 U0 V0Y1 U1 V1Y2 U2 V2Y3 U3 V3
2Y4 U4 V4Y5 U5 V5Y6 U6 V6Y7 U7 V7
3Y8 U8 V8Y9 U9 V9Y10 U10 V10Y11 U11 V11
4Y12 U12 V12Y13 U13 V13Y14 U14 V14Y15 U15 V15

I444:先存储所有的 Y 分量,再存储所有的 U 分量,再存储所有的 V 分量
Y0  Y1  Y2  Y3  Y4  Y5  Y6  Y7
Y8  Y9  Y10 Y11 Y12 Y13 Y14 Y15
U0  U1  U2  U3  U4  U5  U6  U7
U8  U9  U10 U11 U12 U13 U14 U15
V0  V1  V2  V3  V4  V5  V6  V7
V8  V9  V10 V11 V12 V13 V14 V15

YV24:先存储所有的 Y 分量,再存储所有的 V 分量,再存储所有的 U 分量
Y0  Y1  Y2  Y3  Y4  Y5  Y6  Y7
Y8  Y9  Y10 Y11 Y12 Y13 Y14 Y15
V0  V1  V2  V3  V4  V5  V6  V7
V8  V9  V10 V11 V12 V13 V14 V15
U0  U1  U2  U3  U4  U5  U6  U7
U8  U9  U10 U11 U12 U13 U14 U15

:先存储所有的 Y 分量,再U和V交错存放
Y0  Y1  Y2  Y3  Y4  Y5  Y6  Y7
Y8  Y9  Y10 Y11 Y12 Y13 Y14 Y15
U0  V0  U1  V1  U2  V2  U3  V3
U4  V4  U5  V5  U6  V6  U7  V7
U8  V8  U9  V9  U10  V10  U11  V11
U12  V12  U13  V13  U14  V14  U15  V15

NV42:先存储所有的 Y 分量,再V和U交错存放
Y0  Y1  Y2  Y3  Y4  Y5  Y6  Y7
Y8  Y9  Y10 Y11 Y12 Y13 Y14 Y15
V0  U0  V1  U1  V2  U2  V3  U3
V4  U4  V5  U5  V6  U6  V7  U7
V8  U8  V9  U9  V10  U10  V11  U11
V12  U12  V13  U13  V14  U14  V15  U15

3.3.2、基于 YUV422 采样的存储格式

下面是4x4 像素的 YUV422格式 采样数据:

行列1234
1Y0 U0 -Y1 - V1Y2 U2 -Y3 - V3
2Y4 U4 -Y5 - V5Y6 U6 -Y7 - V7
3Y8 U8 -Y9 - V9Y10 U10 -Y11 - V11
4Y12 U12 -Y13 - V13Y14 U14 -Y15 - V15

I422:先存储所有的 Y 分量,再存储所有的 U 分量,再存储所有的 V 分量。
Y0  Y1  Y2  Y3  Y4  Y5  Y6  Y7  
Y8  Y9  Y10 Y11 Y12 Y13 Y14 Y15
U0  U2  U4  U6  U8  U10 U12 U14
V1  V3  V5  V7  V9  V11 V13 V15
YV16:先存储所有的 Y 分量,再存储所有的 V 分量,再存储所有的 U 分量。
Y0  Y1  Y2  Y3  Y4  Y5  Y6  Y7  
Y8  Y9  Y10 Y11 Y12 Y13 Y14 Y15
V1  V3  V5  V7  V9  V11 V13 V15
U0  U2  U4  U6  U8  U10 U12 U14

NV16:先存储所有的 Y 分量,再U和V交错存放。
Y0  Y1  Y2  Y3  Y4  Y5  Y6  Y7  
Y8  Y9  Y10 Y11 Y12 Y13 Y14 Y15
U0  V1  U2  V3  U4  V5  U6  V7 
U8  V9  U10 V11 U12 V13 U14 V15

NV61:先存储所有的 Y 分量,再V和U交错存放。
Y0  Y1  Y2  Y3  Y4  Y5  Y6  Y7  
Y8  Y9  Y10 Y11 Y12 Y13 Y14 Y15
V1  U0  V3  U2  V5  U4  V7  U6 
V9  U8  V11 U10 V13 U12 V15 U14

UYVY:(每个方括号里是2个像素)

[U0  Y0  V1  Y1 ] [U2  Y2  V3  Y3 ]
[U4  Y4  V5  Y5 ] [U6  Y6  V7  Y7 ]
[U8  Y8  V9  Y9 ] [U10 Y10 V11 Y11]
[U12 Y12 V13 Y13] [U14 Y14 V15 Y15]

YUYV:(每个方括号里是2个像素)

[Y0  U0  Y1  V1 ] [Y2  U2  Y3  V3 ]
[Y4  U4  Y5  V5 ] [Y6  U6  Y7  V7 ]
[Y8  U8  Y9  V9 ] [Y10 U10 Y11 V11]
[Y12 U12 Y13 V13] [Y14 U14 Y15 V15]

YVYU(每个方括号里是2个像素)

[Y0  V1  Y1  U0 ] [Y2  V3  Y3  U2 ]
[Y4  V5  Y5  U4 ] [Y6  V7  Y7  V6 ]
[Y8  V9  Y9  U8 ] [Y10 V11 Y11 U10]
[Y12 V13 Y13 U12] [Y14 V15 Y15 U14]

3.3.3、基于 YUV420 采样的存储格式

下面是4x4 像素的 YUV420格式 采样数据:

行列1234
1Y0 U0 -Y1 - -Y2 U2 -Y3 - -
2Y4 - V4Y5 - -Y6 - V6Y7 - -
3Y8 U8 -Y9 - -Y10 U10 -Y11 - -
4Y12 - V12Y13 - -Y14 - V14Y15 - -

I420 :是先 Y 再 U 后 V
  • 大多数视频解码器以I420格式输出原始图片
Y0  Y1  Y2  Y3  Y4  Y5  Y6  Y7  
Y8  Y9  Y10 Y11 Y12 Y13 Y14 Y15
U0  U2  U8  U10 V4  V6  V12 V14

YV12 是先 Y 再 V 后 U
Y0  Y1  Y2  Y3  Y4  Y5  Y6  Y7  
Y8  Y9  Y10 Y11 Y12 Y13 Y14 Y15
V4  V6  V12 V14 U0  U2  U8  U10

NV12 是 iOS 中有的模式,它的存储顺序是先存 Y 分量,再 UV 进行交替存储。
Y0  Y1  Y2  Y3  Y4  Y5  Y6  Y7  
Y8  Y9  Y10 Y11 Y12 Y13 Y14 Y15
U0  V4  U2  V6  U8  V12 U10 V14

NV21 是 Android 中有的模式,它的存储顺序是先存 Y 分量,在 VU 交替存储。
Y0  Y1  Y2  Y3  Y4  Y5  Y6  Y7  
Y8  Y9  Y10 Y11 Y12 Y13 Y14 Y15
V4  U0  V6  U2  V12 U8  V14 U10

四、转换关系

REF:

一文读懂 YUV 的采样与格式

https://www.cnblogs.com/zuojie/p/16438496.html

https://www.zhihu.com/question/24994945/answer/3255831372

YUV与RGB格式转换 | ibabyblue's Blog

攻克视频技术_声网_视频技术_视频_YUV_RGB_编码原理_编码压缩_SVC_花屏_卡顿_音画同步_MP4_FLV-极客时间

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:/a/211091.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系我们进行投诉反馈qq邮箱809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

进程的创建:fork()

引入 创建进程的方式我们已经学习了一个!在我们运行指令(或者运行我们自己写的可执行程序)的时候不就是创建了一个进程嘛?那个创建进程的方式称为指令级别的创建子进程! 那如果我们想要在代码中创建进程该怎么办呢? fork() for…

Python基础学习快速入门

文章目录 Number变量String字符串Def函数Class类List列表Tuple元组Dictionary字典Set集合值与引用类型if条件控制Loop循环 Number变量 python直接赋值,不需要定义变量类型。不需要**,逗号结尾符 使用print**直接进行输出 #赋值 a 1.0 print(a)a 7 print(a)p…

OpenShare | 前端三件套初识

文章目录 📚总述📚一个案例🐇首先搭HTML框架🐇CSS加样式🐇js交互实现🌮编辑按钮实现🌮我还想要换头像 🚩加点悬浮框交互🚩框架梳理 📚资源分享 📚…

go第三方包发布(短精细)

1、清除其他依赖项 $ go mod tidy # 清除不必要的依赖依赖清除完成后,查看go.mod文件配置是否规范 module github.com/fyupeng/rpc-go-netty go 1.19 require ( )2、本地版本创建 $ git tag v0.1.0 # 本地 创建标签3、版本提交 $ git push github v0.1.0 # 推送…

如何快速生成项目目录结构树?

经常在网上看到下面这种由一个项目,生成一个结构树,你知道它是怎么生成的吗? 这就是利用本文要介绍的一个工具——Treer,treer就是一款专门用来快速生成目录结构树的命令行工具。 第一步:安装treer 在终端执行全局…

优先队列详解

优先队列是计算机科学中的一种抽象数据类型,它是一种队列:元素拥有优先级,优先级最高的元素最先得到服务;优先级相同的元素按照在集合中的顺序得到服务。优先队列有两种主要的实现方法:堆和二叉搜索树。 简单来说&…

【LeetCode热题100】【双指针】移动零

给定一个数组 nums,编写一个函数将所有 0 移动到数组的末尾,同时保持非零元素的相对顺序。 请注意 ,必须在不复制数组的情况下原地对数组进行操作。 示例 1: 输入: nums [0,1,0,3,12] 输出: [1,3,12,0,0] 示例 2: 输入: nums [0] 输出…

leetCode 46. 全排列 + 回溯算法 + 图解 + 笔记

46. 全排列 - 力扣(LeetCode) 给定一个不含重复数字的数组 nums ,返回其 所有可能的全排列 。你可以 按任意顺序 返回答案 示例 1: 输入:nums [1,2,3] 输出:[[1,2,3],[1,3,2],[2,1,3],[2,3,1],[3,1,2],…

CPU 使用率和负载Load

优质博文:IT-BLOG-CN 一、CPU 使用率 CPU使用率是 CPU处理非空闲任务所花费的时间百分比 。例如单核CPU 1s内非空闲态运行时间为0.8s,那么它的CPU使用率就是80%;双核CPU 1s内非空闲态运行时间分别为0.4s和0.6s,那么,…

基于spring boot电子商务系统

一、 系统总体结构设计 (一) 功能结构图 图1-1 后台管理子系统 图1-2 电子商务子系统功能结构图 (二) 项目结构目录截图(例如下图) 图 1-3 系统目录图 (三) 系统依赖截图 图 1-2 所有依赖截图 (四) 配置文件 1、 全局配置文件 2、 其他配置文…

Fiddler抓包工具之高级工具栏中的重定向AutoResponder的用法

重定向AutoResponder的用法 关于Fiddler的AutoResponder重定向功能,主要是时进行会话的拦截,然后替换原始资源的功能。 它与手动修该reponse是一样的,只是更加方便了,可以创建相应的rules,适合批处理的重定向功能。 …

C++知识点总结(7):枚举算法之最大公约数和最小公倍数

一、枚举算法 枚举算法,将问题的所有可能的情况进行逐一列举,然后筛选出符合要求的一种程序处理算法。 枚举算法(特别是暴力枚举的时候)的缺点是,容易超时。一个计算机一般 1 秒最多运行 1e8 次,一旦超过 1…

模拟退火算法 Simulated Annealing

模拟退火算法 Simulated Annealing 1. 介绍 模拟退火算法(Simulated Annealing, SA)是一种启发式的优化算法。它适用于在大型离散或连续复杂问题中寻找全局最优解,例如组合优化,约束优化,图问题等。模拟退火是一种随…

string的模拟

> 作者简介:დ旧言~,目前大二,现在学习Java,c,c,Python等 > 座右铭:松树千年终是朽,槿花一日自为荣。 > 目标:能手撕模拟string类 > 毒鸡汤:时间…

IDC MarketScape2023年分布式数据库报告:OceanBase位列“领导者”类别,产品能力突出

12 月 1 日,全球领先的IT市场研究和咨询公司 IDC 发布《IDC MarketScape:中国分布式关系型数据库2023年厂商评估》(Document number:# CHC50734323)。报告认为,头部厂商的优势正在扩大,OceanBase 位列“领导者”类别。…

基于算能的国产AI边缘计算盒子,8核心A53丨10.6Tops算力

边缘计算盒子 8核心A53丨10.6Tops算力 ● 算力高达10.6TOPS,单芯片最高支持8路H.264 & H.265的实时解码能力。 ● 可扩展4G/5G/WIFI无线网络方式,为边缘化业务部署提供便利。 ● 支持RS232/RS485/USB2.0/USB3.0/HDMI OUT/双千兆以太网等。 ● 低功耗设计&a…

在 ArcGIS 软件中添加左斜宋体(东体)的方法与步骤

河流水系在作图时一般设置为左斜宋体(东体)、蓝色,比如黄河、青海湖等,如下图所示: 标准地图水系注记 下面讲解如何在 ArcGIS 软件中添加左斜宋体(东体),首先需要下载左斜宋体&#…

如何在 Ubuntu 22.04中安装 Docker Compose

1 安装 pip # 下载get-pip.py脚本 wget https://bootstrap.pypa.io/pip/3.10/get-pip.py 或者 # 下载最新版本 curl https://bootstrap.pypa.io/get-pip.py --output get-pip.py# 为 Python 3 安装 pip sudo python3 get-pip.py2 安装 Pip 后,运行以下命令安装 Doc…

模板方法设计模式

package com.jmj.pattern.template;public abstract class AbstractClass {//模板方法定义public final void cookProcess(){pourOil();heatoil();pourVegetable();pourSauce();fry();}public void pourOil(){System.out.println("倒油");}public void heatoil(){Sys…

HarmonyOS——UI开展前的阶段总结

当足够的了解了HarmonyOS的相关特性之后,再去介入UI,你会发现无比的轻松,特别当你有着其他的声明式UI开发的经验时,对于HarmonyOS的UI,大致一扫,也就会了。 如何把UI阐述的简单易懂,又能方便大…